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Data Pruning in Generative Diffusion Models
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内容提要
本研究探讨生成模型中的数据剪枝问题，提出通过简单聚类方法识别并保留对训练最有益的核心子集，以提升模型性能并平衡数据分布中的代表性不足人群。
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关键要点
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本研究探讨生成模型中的数据剪枝问题。
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提出通过简单聚类方法识别并保留对训练最有益的核心子集。
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数据剪枝可以显著提升模型性能。
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数据剪枝有助于平衡数据分布中代表性不足的人群。
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目前对生成模型的数据剪枝研究相对较少。
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